「向量管理」共找到 605 篇相关文章
突发！xAI联创杨格过劳病离职，给马斯克干活压力山大
xAI联创杨格因长期高强度工作患莱姆病离职。此前已有多位核心成员离开。马斯克强调速度的管理风格使员工压力大，其公司高管更迭率高，不过也有人认为这能筛选出能力强的成员。
刚刚，何恺明团队新作，「嵌入式语言流」ELF来了
何恺明团队提出ELF模型，将扩散过程置于连续向量空间，只在最后翻译成词。它用一个网络实现去噪和解码，引入自条件机制。实验显示，ELF用不到其他方法十分之一数据，生成质量全面领先。
在 RDS PostgreSQL 中实现 RaBitQ 量化
本文介绍在阿里云 RDS PostgreSQL 上，pgvector 能力进一步增强，引入 RaBitQ 量化提升其在大规模向量场景下的表现。分析了 pgvector 面临的挑战，阐述 RaBitQ 原理、优势，给出性能测试结果及快速上手的 SQL 操作。
重新定义Skill开发：保姆级教程&一站式开发助手发布
文章围绕Skill开发展开，介绍其定义、安装使用、创建、管理等内容，指出Skill替代重复任务，无法替代体验和判断。还分析Skill生态早期痛点，如跨平台一致性等，并推荐一站式Skill开发助手skill - dev - aio。
烧掉724亿，纳德拉挥刀重组Copilot
砸724亿美金后，微软用大重组承认Copilot「走弯路」。此前Copilot用户体验割裂，用户向竞品流失。纳德拉开出药方，统一管理，老将退场。苏莱曼转战自研大模型，微软欲让Copilot成一体化系统。
最受欢迎的开源大模型推理框架 vLLM、SGLang 是如何炼成的？
文章介绍了开源推理引擎 vLLM 和 SGLang，包括起源、创新、社区发展、版本迭代等。vLLM 借鉴分页缓存管理技术，SGLang 基于 RadixAttention 优化。二者竞争激烈，性能趋同，还获投资与基金会关注，受科技公司青睐。
谷歌：Embedding检索存在根本理论局限，Sparse、Graph才是未来？
近年来稠密向量检索广泛应用，社区认为embedding能‘包打一切’，但谷歌DeepMind从理论与实验指出其存在根本局限。相关实验代码和数据已开源，还给出替代方案。
给Cursor、Claude Code装上这个CLI，能变现
teamai-cli 是腾讯开源的命令行工具，能集中管理团队调教 AI 编程助手的成果，同步给全团队。它复用软件工程方法，解决 AI 协作中经验不沉淀、行为不一致等问题，让 AI 能力从个人资产变为团队资产。
种子轮、2500 万美金，营销 Agent 创业公司，帮客户销售额增长 40%
营销AI Agent公司MAI获2500万美元种子轮融资，其产品Google Ads Agent帮客户销售额增超40%。它解决广告管理难题，让中小企业也能用先进技术，融资将用于平台研发。
重塑AI记忆边界：MemOS开源！时序推理较OpenAI提升159%
近日，记忆张量等多家团队发布面向大模型的工业级记忆操作系统MemOS。它借鉴传统操作系统架构，实现AI记忆结构化管理，性能超OpenAI等方案，未来将成立社区、推进应用及持续迭代。